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刚刚，Meta 发布新模型，股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark，是原生多模态推理模型，支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳，还有新购物模式。虽评论区有质疑，但Meta股价大涨。模型未开放API等，实际实力待察。
AI开始“动手”了，全世界第一个带头的是阿里千问
阿里千问App上线400多项新功能，依托Qwen模型和阿里生态，在全新Agent架构下提升AI能力。它能在购物、旅游、办公等场景帮用户办事，使AI具备现实世界落地能力，推动人机交互跃迁。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
不是「电商 AI」，而是「AI 电商」
GenAI时代，AI与电商消费结合成趋势，“值得买科技”提出“全面AI战略”，发布火眼AIUC引擎等4个作品。其海纳MCP Server可输出消费服务能力，推动AI生态建设。还落地什么值得买Gen2和张大妈Agent等应用。
免费开源、可本地部署的AI私人助理Clawdbot，保姆级搭建教程来了
本文提供免费开源、可本地部署的AI私人助理Clawdbot的搭建教程。它能在多平台运行、连接工具和技能。教程涵盖创建虚拟机、安装Node.js和Clawdbot、设置连接等步骤，还介绍技能扩展和VPS运行方案。
AutoGLM 2.0 深度解析：云端智能体的技术跃进与现实挑战
2025 年 GUI Agent 赛道升温，多数产品依赖本地执行。智谱 AI 在 8 月 AutoGLM 2.0 闭门交流会上展示新路径，其由国产模型驱动，具多能力，在 Agent 云端执行架构、训练方式等方面有突破，也面临一些挑战。
真机RL杀疯了！机器人自学20分钟100分，数字孪生封神
至简动力等提出数字孪生协同强化学习框架 TwinRL，可在真机高效执行在线强化学习。它用手机构建数字孪生，让机器人先探索再真机操作，20 分钟达 100%成功率，比现有方法快 30%，还降低人类干预。
挺意外的，Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了
论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym，它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测，还对主流记忆系统做了扫描，带来评估与训练范式转换。
借助 AI Coding 快速打造 AI Agent 系统
文章围绕购物场景生成AI Agent系统展开，原有低代码方案遇瓶颈，团队转向LangGraph等工程方案，借助AI Coding工具重构上线。介绍了项目需求、挑战，阐述核心架构升级，分享AI Coding开发实践及项目成果与启示。
RAG 进化之路（祛魅 Agentic RAG）：传统 RAG 到工具与强化学习双轮驱动的 Agentic RAG
文章旨在祛魅 Agentic RAG，先介绍传统 RAG 的离线入库和在线应用，指出其不足。再阐述 Agentic RAG 让 LLM 自主决策，结合工具执行循环。还介绍基于提示词和强化学习的实现方式，最后总结不同 RAG 的优劣。